Reporte anual de precipitación (Estación 82-Envigado)

Row

Serie temporal año 2019

Diagrama de barras para lluvia acumulada mensualmente en el año 2019

Row

Diagramas de cajas y bigotes de lluvia acumulada diariamente analizada mensualmente para el año 2019

Resumen estadístico mensual para el año 2019

A continuación se presenta un resumen estadístico para la estación pluviográfica de interés.

Data summary
Name Piped data
Number of rows 343
Number of columns 3
_______________________
Column type frequency:
numeric 1
________________________
Group variables Mes

Variable type: numeric

skim_variable Mes n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
Lluvia enero 0 1 1.63 4.57 0 0.00 0.00 0.13 21.08 ▇▁▁▁▁
Lluvia febrero 0 1 3.40 8.82 0 0.00 0.00 1.02 29.97 ▇▁▁▁▁
Lluvia marzo 0 1 2.47 7.45 0 0.00 0.00 0.89 40.13 ▇▁▁▁▁
Lluvia abril 0 1 7.12 9.90 0 0.51 4.70 9.78 44.20 ▇▂▁▁▁
Lluvia mayo 0 1 6.71 12.86 0 0.00 0.51 6.86 59.94 ▇▁▁▁▁
Lluvia junio 0 1 6.85 9.40 0 0.25 3.30 9.27 40.64 ▇▁▂▁▁
Lluvia julio 0 1 12.95 15.38 0 0.38 7.11 16.26 50.55 ▇▅▁▁▂
Lluvia agosto 0 1 9.29 14.50 0 0.00 1.27 13.08 59.44 ▇▂▂▁▁
Lluvia septiembre 0 1 12.51 16.58 0 0.32 5.97 19.43 68.07 ▇▂▁▁▁
Lluvia octubre 0 1 9.35 9.63 0 0.51 6.35 16.13 31.24 ▇▂▂▂▁
Lluvia noviembre 0 1 10.87 13.15 0 0.00 6.48 16.64 52.07 ▇▂▂▁▁
Lluvia diciembre 0 1 0.00 0.00 0 0.00 0.00 0.00 0.00 ▁▁▇▁▁

Reporte de lluvia y caudal semanal

Semana 16 -23 de Noviembre de 2020

Se evidenció:

Precipitación 🌧:

El municipio con la estación que presento más precipitación fue Campamento - (Oficina Territorial Tahamíes) obtuvo el registro de acumulado de lluvía para la semana más alto de toda la Jurisdicción para esta semana con una cantidad de 113 mm, su promedio histórico está en 41 mm obteniendo un incremento de 175 % de precipitación bajo el valor del promedio histórico registrado.

El municipio con la estación que presentó más precipitación fue Guadalupe - (Oficina Territorial Tahamíes), obtuvo el registro de acumulado de lluvía más alto para la semana de toda la Jurisdicción para esta semana con una cantidad de 176 mm, su promedio histórico esta en 224 mm, pero en esta estación NO sobrepaso el promedio historico semanal de este año.

En general, en la Jurisdicción llovió en promedio 42 mm respecto a los 36 mm registrados el año pasado, lo cual significa un incremento del 18%.

Caudal 〰 :

El resumen del comporatamiento de los principales puntos de medición de caudal de la Jurisdicción con variaciones entre su registro actual y el promedio histórico

Monitoreo de Calidad 💧:

Se realizaron: 40 monitoreos en la jurisdicción distribuidos así:

Citará: 26 fuentes abastecedoras monitoreadas Cartama: 3 fuentes abastecedoras monitoreadas

Fuentes Instrumentadas: 11 ( fuente dónde tenemos medición de caudal)

---
title: "Prueba Dashboard Lluvia-Nivel"
autor: "Jorge Moncayo"
date: "26/11/2020"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
    logo: piragua2.png
---

```{r setup, include=FALSE}

# Carga inicial de librerías

library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(dygraphs)
library(plotly)
library(plyr)
library(xts)
library(flexdashboard)
library(urltools)
library(lubridate)
library(reshape2)
library(skimr)

# Función para obtener dataset de estación de lluvia

get_data = function(estacion, inicio, final){
  url="https://www.piraguacorantioquia.com.co/api/precipitacion/40?date_estacion__gte=2020-11-17&date_estacion__lt=2020-11-23&downloadfile"
  url2 = param_set(url, "date_estacion__gte", inicio)
  url3 = param_set(url2, "date_estacion__lt", final)
  gsub("40", estacion, url3)
}

# Funcion para obtener dataset de estación limnigráfica

get_data_limni = function(estacion, inicio, final){
  url="https://www.piraguacorantioquia.com.co/api/nivel/1017?date_estacion__gte=2020-01-01&date_estacion__lt=2020-01-02&downloadfile"
  url2 = param_set(url, "date_estacion__gte", inicio)
  url3 = param_set(url2, "date_estacion__lt", final)
  gsub("1017", estacion, url3)
}



# Leemos los datos
data_lluvia = read.csv(get_data("55","2020-01-01", "2020-12-09"))

# Eliminamos NA
data_lluvia = na.omit(data_lluvia)

# Convertimos a formato fecha diaria
data_lluvia$fechas = as.Date(data_lluvia$fechas)

# Acumulamos por día

dataAcumDiario = aggregate(data_lluvia["muestra"], by = data_lluvia["fechas"], sum)

# Acumulamos por mes

dataAcumMensual = dataAcumDiario
dataAcumMensual$fechas <- format(as.Date(dataAcumMensual$fechas), "%Y-%m")

dataAcumMensual2 = aggregate(dataAcumMensual["muestra"], 
                             by = dataAcumMensual["fechas"], sum)

dataAcumMensual2$fechas = month(ym(dataAcumMensual2$fechas))

dataAcumMensual2$fechas = month.abb[dataAcumMensual2$fechas]

#### Categorización por mes


# Ordenando por mes

min_month = min(dataAcumDiario$fechas)-day(min(dataAcumDiario$fechas))+1
max_month = max(dataAcumDiario$fechas)-day(max(dataAcumDiario$fechas))+1

dataAcumDiario$group <- factor(format(dataAcumDiario$fechas, "%B"), 
                    levels=format(seq(min_month, max_month,by="month"),
                                                             "%B"))

# Cambiando nombre a columnas de acumDiario
colnames(dataAcumDiario) = c("Fecha", "Lluvia", "Mes")

```

Reporte anual de precipitación (Estación 82-Envigado)
=======================================================================

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Serie temporal año 2019

```{r}

p = ggplot(dataAcumDiario, aes(x = Fecha, y = Lluvia)) +
  stat_smooth(color='blue') +
  geom_line(colour = "#2391D0") +
  labs(x = "Fecha (2019)", y = "mm de lluvia") +
  theme(legend.position = "right")
  

ggplotly(p)

```


### Diagrama de barras para lluvia acumulada mensualmente en el año 2019

```{r}

p = ggplot(dataAcumMensual2) +
  geom_bar(mapping = aes(x = reorder(fechas, -muestra), 
                         y = muestra, fill = fechas,
                         color = fechas), stat = "identity") +
  labs(x = "Meses", y = "Lluvia acumulada [mm]") +
  scale_x_discrete(limits = c("Nov", "Mar", "Sep", "Oct", "Jul",
                             "Feb", "Jan", "Dec", "Jun", "Aug",
                             "May", "Apr"),
                  labels = c("Nov", "Mar", "Sep", "Oct", "Jul",
                             "Feb", "Ene", "Dec", "Jun", "Ago",
                             "May", "Abr")) +
  theme(legend.position = "left") +
  theme(legend.title=element_blank())

ggplotly(p)

```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Diagramas de cajas y bigotes de lluvia acumulada diariamente analizada mensualmente para el año 2019

```{r}

p = ggplot(dataAcumDiario) +
  geom_boxplot(mapping = aes(x = Mes, y = Lluvia, fill = factor(Mes), color = Mes)) +
  labs(y = "Lluvia acumulada diariamente") +
  theme(legend.position = "right") +
  theme(legend.title=element_blank()) +
  scale_x_discrete(limits = c("enero", "febrero", "marzo", "abril", "mayo",
                             "junio", "julio", "agosto", "septiembre","octubre",
                             "noviembre", "diciembre"),
                  labels = c("Ene", "Feb", "Mar", "Abr", "May",
                             "Jun", "Jul", "Ago", "Sep", "Oct",
                             "Nov", "Dic"))
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

ggplotly(p)


```


### Resumen estadístico mensual para el año 2019

A continuación se presenta un resumen estadístico para la estación pluviográfica de interés. 

```{r}

dataAcumDiario %>% 
  dplyr::group_by(Mes) %>%
  skim(Lluvia)

```


Reporte de lluvia y caudal semanal 
=======================================================================

**Semana 16 -23 de Noviembre de  2020**

Se evidenció:

**Precipitación** 🌧:

El municipio con la estación que presento más precipitación fue **Campamento - (Oficina Territorial Tahamíes)** obtuvo el registro de acumulado de lluvía  para la semana más alto de toda la Jurisdicción para esta semana con una cantidad de **113 mm**, su promedio histórico está en **41 mm** obteniendo un incremento de 175 % de precipitación bajo el valor del promedio histórico registrado.

El municipio con la estación que presentó más precipitación fue **Guadalupe - (Oficina Territorial Tahamíes)**, obtuvo el registro de acumulado de lluvía más alto para la semana de toda la Jurisdicción para esta semana con una cantidad de **176 mm**, su promedio histórico esta en **224 mm**, pero en esta estación NO sobrepaso el promedio historico semanal de este año.

En general, en la Jurisdicción llovió en promedio **42 mm** respecto a los **36 mm** registrados el año pasado, lo cual significa un incremento del 18%.


**Caudal** 〰 :

El resumen del comporatamiento de los principales puntos de medición de caudal de la Jurisdicción con variaciones entre su registro actual y el promedio histórico



**Monitoreo de Calidad**  💧:

Se realizaron: 40 monitoreos en la jurisdicción distribuidos así:

Citará: 26 fuentes abastecedoras monitoreadas
Cartama: 3 fuentes abastecedoras monitoreadas  

Fuentes Instrumentadas: 11 ( fuente dónde tenemos medición de caudal)